薬剤スクリーニングは、疾患を改善する作用を持つ物質や最も高い薬効を示す物質を、薬剤候補の集団から見出す研究手法のひとつです。本件では、この研究の一環として、蛍光顕微鏡で撮像した脂質・ミトコンドリアなどを自動検出・定量し、薬剤効果を判定するAIパイプラインを開発することで、グラント申請を見据えた解析パイプラインを開発しました。また、機器更新にともなうデータ仕様の変更にも継続的に対応しています。
課題と対応
課題
- 複数のオルガネラを蛍光顕微鏡画像から一括定量する自動化パイプラインがなく、薬剤スクリーニングの解析に手作業が多く発生していた
- 将来のグラント申請を見据え、学術的な新規性を担保した解析設計が求められた
- 撮像機器の更新にともない、既存の解析プログラムをデータ仕様変更に対応させる必要が生じた
対応
- 深層学習ベースのセグメンテーションモデルを用いて細胞領域を抽出し、オルガネラごとの形態特徴量算出を実装した
- 死細胞を自動検出・除外し、有効細胞のみを解析対象とする品質管理フローを組み込んだ
- 機器更新にともなうデータ形式・チャンネル仕様の変更に対応し、既存パイプラインの継続稼働を実現した
プロジェクト情報
| 関係機関 / お取引先名 | 国立大学付属研究所様 |
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| キーワード |
AI・データ・サービスへの
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